ノード数変化により誤差ゼロへの収束を保証する高速ニューラルネットワーク学習法
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概要
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ニューラルネットワークの学習では,学習過程で極小値に陥った場合,及び誤差関数の勾配が微小となり学習速度が低下した場合の対処法が重要な問題として残されている.Changらは,中間層に新ノードを追加することで極小解を回避し,最終的に誤差ゼロの学習を達成する手法を提案している.しかしながらこの手法は,新たに生じた重みの一部のみを設定するものであり,全ての重みを有効に利用するものでない.小文では新たに生じた全ての重みを有効に利用する重み設定法を提案している.最後に,本手法を用いることによりChangらの手法に比べて,著しい学習の高速化がもたらされることを確認している.
- 1996-03-11
著者
-
坂庭 好一
東京工業大学大学院理工学研究科集積システム専攻
-
坂庭 好一
東京工業大学大学院
-
山田 功
東京工業大学大学院理工学研究科集積システム専攻
-
味村 晃生
東京工業大学工学部電気電子工学科
-
山田 功
東京工業大学
-
坂庭 好一
東京工業大学
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